通常，在Data Science中，預處理數據有一個很關鍵的步驟就是數據的標准化。這里主要引用sklearn文檔中的一些東西來說明，主要把各個標准化方法的應用場景以及優缺點總結概括，以來充當筆記。 首先，我要引用我自己的文章Feature Preprocessing on Kaggle 里面 ...

0x01 數據縮放簡介 使用單一指標對某事物進行評價並不合理，因此需要多指標綜合評價方法。多指標綜合評價方法，就是把描述某事物不同方面的多個指標綜合起來得到一個綜合指標，並通過它評價、比較該事物。由於性質不同，不同評價指標通常具有不同的量綱和數量級。當各指標相差很大時，如果直接使用原始指標值計算 ...

比較忙，有兩周沒有總結一下工作學習中遇到的問題。 這篇主要是關於機器學習中的數據預處理的scaler變 ...

一、數據為什么需要歸一化處理？ 歸一化的目的是處理不同規模和量綱的數據，使其縮放到相同的數據區間和范圍，以減少規模、特征、分布差異對模型的影響。 方法： 1. 極差變換法 2. 0均值標准化（Z-score方法） 1. Max-Min（線性歸一化） Max-Min歸一化 ...

歸一化 歸一化也稱標准化，是處理數據挖掘的一項基礎工作,使用歸一化的原因大體如下： 數據存在不同的評價指標，其量綱或量綱單位不同，處於不同的數量級。解決特征指標之間的可比性，經過歸一化處理后，各指標處於同一數量級，便於綜合對比。求最優解的過程會變得平緩，更容易正確收斂。即能提高梯度下降求最優解 ...

（一）歸一化的作用 在機器學習領域中，不同評價指標（即特征向量中的不同特征就是所述的不同評價指標）往往具有不同的量綱和量綱單位，這樣的情況會影響到數據分析的結果，為了消除指標之間的量綱影響，需要進行數據標准化處理，以解決數據指標之間的可比性。原始數據經過數據標准化處理后，各指標處於同一 ...

先來講講歸一化。歸一化也稱標准化，是數據挖掘的一項基礎工作,使用歸一化的原因大體如下 數據存 ...